VictoriaMetrics MCP Server
Collega i tuoi agenti AI a VictoriaMetrics per interrogare, gestire e monitorare metriche in tempo reale—direttamente nei tuoi flussi di lavoro FlowHunt.

Cosa fa il server “VictoriaMetrics” MCP?
Il VictoriaMetrics MCP Server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per collegare gli assistenti AI al database di serie temporali VictoriaMetrics. Questo server funge da middleware, consentendo agli agenti AI e agli strumenti di sviluppo di interagire con VictoriaMetrics tramite interfacce MCP standardizzate. Collegando i client AI a VictoriaMetrics, abilita flussi di lavoro di sviluppo avanzati come l’interrogazione delle metriche, la gestione dei dati di serie temporali e l’integrazione degli insight di monitoraggio direttamente nei processi guidati dall’IA. Questa connettività semplifica attività come interrogazioni al database, analisi dati in tempo reale e automazione del recupero delle metriche, offrendo agli sviluppatori uno strumento potente per integrare dati esterni nelle loro applicazioni e flussi di lavoro LLM.
Elenco dei Prompt
Nessun template di prompt è documentato o menzionato nei contenuti disponibili del repository.
Elenco delle Risorse
Nessuna risorsa esplicita è documentata o elencata nei contenuti disponibili del repository.
Elenco degli Strumenti
Nessun strumento è direttamente elencato o descritto nei contenuti del repository o nei file del server.
Casi d’uso di questo MCP Server
- Gestione database: Permette agli agenti AI di interagire con il database VictoriaMetrics per interrogare e gestire dati di serie temporali.
- Integrazione con il monitoraggio: Consente l’integrazione di metriche in tempo reale da VictoriaMetrics in assistenti intelligenti o flussi di lavoro.
- Analisi di serie temporali: Supporta analisi e interpretazione guidate dall’IA di dati di serie temporali, utili per il rilevamento di anomalie e l’analisi dei trend.
- Automazione del recupero delle metriche: Facilita l’automazione del recupero di metriche e insight rilevanti per applicazioni, dashboard o sistemi di allerta.
- Arricchimento contestuale dei dati: Potenzia LLM e agenti fornendo dati di monitoraggio contestuali direttamente da VictoriaMetrics.
Come configurarlo
Windsurf
- Assicurati che i prerequisiti come Node.js siano installati.
- Individua il file di configurazione di Windsurf.
- Aggiungi il VictoriaMetrics MCP Server utilizzando il seguente snippet JSON:
{ "mcpServers": { "victoriametrics": { "command": "npx", "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"] } } }
- Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
- Verifica la configurazione controllando lo stato del server.
Protezione delle API Key
Usa variabili d’ambiente per proteggere le API key:
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"],
"env": {
"VICTORIAMETRICS_API_KEY": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
}
}
}
}
Claude
- Installa i prerequisiti necessari.
- Apri il file di configurazione per Claude.
- Aggiungi la seguente configurazione:
{ "mcpServers": { "victoriametrics": { "command": "npx", "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"] } } }
- Salva e riavvia il servizio Claude.
- Conferma la connettività al server MCP.
Protezione delle API Key
Come sopra.
Cursor
- Assicurati che Node.js e le altre dipendenze siano installate.
- Modifica il file di configurazione di Cursor.
- Inserisci la voce MCP server:
{ "mcpServers": { "victoriametrics": { "command": "npx", "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"] } } }
- Salva e riavvia Cursor.
- Verifica che il server MCP sia in esecuzione.
Protezione delle API Key
Come sopra.
Cline
- Prepara l’ambiente (installa Node.js, ecc.).
- Apri la configurazione di Cline.
- Aggiungi il blocco VictoriaMetrics MCP Server:
{ "mcpServers": { "victoriametrics": { "command": "npx", "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"] } } }
- Salva le modifiche e riavvia Cline.
- Verifica l’installazione tramite log o controlli di stato.
Protezione delle API Key
Come sopra.
Come usare questo MCP nei flow
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server usando questo formato JSON:
{
"victoriametrics": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “victoriametrics” con il vero nome del tuo server MCP e l’URL con quello del tuo MCP server.
Panoramica
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Panoramica presente nella descrizione |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun prompt documentato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna risorsa documentata |
Elenco degli Strumenti | ⛔ | Nessun strumento elencato in codice/doc |
Protezione delle API Key | ✅ | Inclusa nelle istruzioni di setup |
Supporto sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Non menzionato |
In base alle tabelle sopra, il VictoriaMetrics MCP Server offre documentazione di base e istruzioni di configurazione standard ma manca di informazioni dettagliate su prompt, risorse e strumenti. Il suo valore principale sta nel ruolo di ponte verso VictoriaMetrics, ma trarrebbe beneficio da una documentazione più completa. Valuterei questo MCP 4/10 nello stato attuale per completezza e facilità d’uso per gli sviluppatori.
MCP Score
Ha una LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 3 |
Numero di Stelle | 36 |
Domande frequenti
- Cos'è il VictoriaMetrics MCP Server?
È un server MCP (Model Context Protocol) che collega agenti AI e flussi di lavoro al database di serie temporali VictoriaMetrics, consentendo interrogazioni, gestione e integrazione fluide delle metriche di serie temporali per processi guidati dall'IA.
- Quali sono i casi d'uso comuni per questo server MCP?
I casi d'uso tipici includono gestione del database, integrazione con sistemi di monitoraggio, analisi di serie temporali, automazione del recupero delle metriche per dashboard o allarmi e arricchimento dei flussi di lavoro AI con dati di monitoraggio contestuali.
- Come posso proteggere le mie API key durante la configurazione del server?
Memorizza le API key come variabili d'ambiente e fai riferimento ad esse nella configurazione del tuo server MCP per evitare di esporre le credenziali direttamente nei file di configurazione.
- Il VictoriaMetrics MCP Server include template di prompt o strumenti integrati?
No, al momento non sono documentati template di prompt o strumenti inclusi. Il server si concentra sull'abilitare la connettività e lo scambio dati tra agenti AI e VictoriaMetrics.
- Cosa serve per configurare il server con FlowHunt?
Aggiungi la configurazione MCP al tuo componente MCP all'interno di FlowHunt, inserisci i dettagli corretti del server e assicurati che l'ambiente sia configurato correttamente seguendo le istruzioni fornite.
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